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Crear y gestionar datos en una plataforma inmobiliaria a escala plantea retos importantes, desde el seguimiento de propiedades e imágenes hasta la generación de descripciones útiles para compradores y vendedores. Para abordar estas necesidades hemos diseñado un flujo de trabajo serverless y orientado a eventos que combina S3, SQS, Lambda, Rekognition y Bedrock, aportando escalabilidad, resiliencia y eficiencia de costes.
El flujo comienza cuando un usuario sube una imagen de una propiedad mediante una URL prefirmada. S3 recibe la imagen y genera una notificación de evento que se envía a una cola SQS. En lugar de procesar cada notificación de forma individual, la cola agrupa hasta 10 eventos en un lote para alimentar la función Lambda, lo que reduce drásticamente el número de invocaciones concurrentes, minimiza arranques en frío y optimiza la factura de Lambda hasta 10x en escenarios con muchas cargas concurrentes.
La Lambda de análisis toma cada objeto de S3 y llama a Amazon Rekognition para obtener etiquetas descriptivas de la imagen. La configuración aconsejada para este caso es solicitar hasta 5 etiquetas por imagen con una confianza mínima del 75 % para garantizar resultados relevantes. Las etiquetas resultantes se almacenan como metadatos en una tabla DynamoDB, lo que permite consultar y agregar información sobre cada imagen y propiedad sin servidores adicionales.
Para generar descripciones comerciales y resúmenes de propiedades, se dispone otra Lambda que consulta las etiquetas almacenadas en DynamoDB y las envía a un modelo de inferencia gestionado por AWS Bedrock. El modelo se instruye para actuar como un agente inmobiliario experimentado y producir descripciones concisas y atractivas, de hasta 10 frases, manteniéndose fiel a la información proporcionada. Ajustes de inferencia como el límite de tokens, la temperatura y top p permiten controlar coste y creatividad.
Todo el stack se puede definir con AWS CDK en Python como Infraestructura como Código, incluyendo buckets S3 versionados con políticas de seguridad, colas SQS con ventanas de batching, funciones Lambda con permisos mínimos, y tablas DynamoDB con modo de pago por petición. Esta aproximación facilita despliegues reproducibles, pruebas y despliegues continuos mediante pipelines CI/CD, así como estrategias de despliegue canario y aliases de Lambda para minimizar riesgos en producción.
Las ventajas principales de este diseño son coste operativo reducido, alta escalabilidad y tiempos de respuesta rápidos sin la necesidad de gestionar servidores. Además, la separación de responsabilidades y el uso de colas con batching aumenta la resiliencia frente a picos de carga y simplifica el manejo de reintentos y errores parciales.
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En próximos artículos explicaremos en detalle la implementación del CRUD de propiedades, buenas prácticas para servir imágenes desde S3 con rendimiento óptimo y estrategias avanzadas de cache y consultas en DynamoDB. Si buscas una solución escalable, eficiente y segura para procesar imágenes y aprovechar IA en tu plataforma inmobiliaria, en Q2BSTUDIO podemos diseñar y construirla adaptada a tus necesidades.
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